Integriert
Intelligent
Automatisiert
Low-Code & No-Code
Offen
G-Data Screen Data, Data Hivemind, FPL Data Analysis, Instant Data Scraper, Open Data Science, Crayon Data, Legal Data, Data Normalizer, Data-Driven Shopify Insights, Peaka Data Integration Platform sind die besten kostenpflichtigen / kostenlosen Data Tools.
Daten sind eine Sammlung von Fakten, wie Zahlen, Wörter, Messungen, Beobachtungen oder einfach Beschreibungen von Dingen. Im Kontext von Computing und KI sind Daten Informationen, die in eine Form übersetzt wurden, die effizient verarbeitet werden kann. Daten können in verschiedenen Formen vorliegen, einschließlich strukturierter Daten (wie Datenbanken), unstrukturierter Daten (wie Text) und teilstrukturierter Daten (wie XML oder JSON). Die effektive Nutzung und Analyse von Daten ist der Grundpfeiler künstlicher Intelligenz und maschinelles Lernen.
Wesentliche Merkmale
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Preis
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Wie verwenden
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Salesforce Einstein | Integriert |
Plattform Starter $25/Benutzer/Monat
| Die Einstein 1 Plattform ermöglicht IT, Administratoren und Entwicklern eine erweiterbare KI-Plattform, die die schnelle Entwicklung von generativen Apps und Automatisierung erleichtert. Sie bietet speziell entwickelte Tools zur Steigerung der Produktivität, zum Schutz sensibler Daten, zur Aufhebung von Datensilos und zur Harmonisierung von Daten, zur Einbettung von prädiktiver und generativer KI, zur Automatisierung von Geschäftsprozessen, zur Zukunftssicherung von IT-Investitionen und zur Unterstützung datengesteuerter Maßnahmen durch Erkenntnisse. Sie kann in den Abteilungen Vertrieb, Service, Marketing und Handel eingesetzt werden. |
Salesforce Einstein 1 Platform for Application Development | Integriert | 1 | |
Anthropic | Die Kernfunktionen von Claude umfassen die natürliche Sprachverarbeitung, Datenanalyse, maschinelles Lernen und personalisierte Empfehlungen. | Um Claude zu nutzen, interagieren Sie einfach mit dem KI-Assistenten über die Website oder die dafür vorgesehene Plattform. | |
Prolific | Vertrauenswürdiger und geprüfter Teilnehmerpool | Starten Sie Ihre Studie in Minuten mit Zehntausenden vertrauenswürdigen Teilnehmern. Registrieren Sie sich kostenlos. | |
DataCamp | Video-Tutorials | Beginnen Sie kostenlos, indem Sie ein Konto erstellen. Wählen Sie aus einer Vielzahl von Kursen in Python, R, SQL, Power BI, Tableau und mehr. Absolvieren Sie interaktive Kurse, üben Sie mit täglichen Codierungsübungen und wenden Sie Ihre Fähigkeiten auf reale Probleme an. | |
Branded | Zugang zu einer spezialisierten Forschungszielgruppe | Um Branded zu nutzen, können Sie Ihre eigene Forschung mit qualitativen und quantitativen Methoden erstellen oder ihre Dienste von Drittanbietern nutzen. Sie können auch ihre Nischenzielgruppe für Ihre Studien nutzen. Mit ihrer KI-Überprüfung können Sie fundierte Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage qualitativ hochwertiger Erkenntnisse treffen. | |
iAsk.Ai | Kostenlose KI-Suchmaschine | Um iAsk.Ai zu verwenden, geben Sie einfach Ihre Frage in natürlicher Sprache in die Suchleiste ein. Das KI-System analysiert Ihre Anfrage und liefert eine detaillierte und präzise Antwort. Sie können eine Vielzahl von Fragen zu verschiedenen Themen stellen, und iAsk.Ai liefert faktische Antworten auf der Grundlage der zuverlässigsten und autoritativsten Quellen. | |
Notta | Echtzeit-Transkription |
Kostenlos 0 €/Monat Grundlegende Funktionen mit begrenzter Transkriptionszeit und Datei-Uploads
| Notta ermöglicht es Benutzern, Sprache in Echtzeit zu transkribieren und zu übersetzen, Meetings zu planen, Bildschirminhalte aufzuzeichnen und mithilfe der KI-Zusammenfassungsfunktion nützliche Informationen zu extrahieren. Die Plattform unterstützt auch die Erstellung von Sitzungsprotokollen und KI-geprägten Zusammenfassungen. |
Julius AI | Your AI Data Analyst | Daten analysieren und visualisieren |
Basic Kostenlos Zugriff auf grundlegende Funktionen und 15 Nachrichten/pro Monat
| Julius ist ein leistungsstarker KI-Datenanalyst, der Ihnen hilft, Ihre Daten zu analysieren und zu visualisieren. Sie können mit Ihren Daten sprechen, Diagramme erstellen, Prognosemodelle erstellen und mehr. Laden Sie einfach Ihre Daten hoch und fragen Sie Julius nach Erkenntnissen oder weisen Sie ihn an, spezifische Analysen oder Visualisierungen durchzuführen. |
Nero Software | CD brennen | Um Nero-Software zu nutzen, laden Sie einfach das gewünschte Programm von unserer Website herunter und installieren es. Befolgen Sie die Anweisungen auf dem Bildschirm, um die Software einzurichten und zu verwenden. |
Gesundheitswesen: Daten werden verwendet, um KI-Modelle für die Krankheitsdiagnose, die Arzneimittelsuche und personalisierte Behandlungspläne zu entwickeln
Finanzwesen: KI-Algorithmen analysieren Finanzdaten, um Betrug zu erkennen, Markttrends vorherzusagen und Handelsentscheidungen zu automatisieren
Einzelhandel: Datengetriebene KI hilft bei der Kundensegmentierung, Produktempfehlungen und der Optimierung der Lieferkette
Fertigung: KI-Modelle verwenden Sensordaten, um Geräteausfälle vorherzusagen, Produktionsprozesse zu optimieren und die Qualitätskontrolle zu verbessern
Benutzer und Experten betonen gleichermaßen die wichtige Rolle von Daten in KI und maschinellem Lernen. Sie betonen die Bedeutung von hochwertigen, vielfältigen und relevanten Daten für die Schulung präziser und robuster KI-Modelle. Einige häufig genannte Herausforderungen sind Datenschutzbedenken, der Bedarf an effizienter Datenlagerung und -verarbeitungsinfrastruktur und der fortlaufende Bedarf an Datenwartung und -aktualisierung. Insgesamt herrscht Konsens darüber, dass eine effektive Datenverwaltung für den Erfolg von KI-Projekten unerlässlich ist.
Ein Benutzer interagiert mit einem Empfehlungssystem, das Produkte basierend auf seiner Browser- und Kaufhistorie vorschlägt
Ein Chatbot, der durch die Verarbeitung natürlicher Sprache betrieben wird, verwendet Daten, um Benutzeranfragen zu verstehen und zu beantworten
Ein Smart-Home-Gerät lernt Benutzervorlieben anhand von Daten, die von Sensoren und Benutzerinteraktionen gesammelt wurden
Um Daten in KI und maschinellem Lernen effektiv zu nutzen, befolgen Sie diese Schritte: 1. Datensammlung: Sammeln Sie relevante Daten aus verschiedenen Quellen. 2. Datenbereinigung: Beseitigen Sie Inkonsistenzen, Fehler und fehlende Werte aus den Daten. 3. Datenexploration: Analysieren Sie die Daten, um Einblicke zu gewinnen und Muster zu verstehen. 4. Datenvorbereitung: Transformieren Sie die Daten in ein für das KI-Modell geeignetes Format. 5. Modellschulung: Verwenden Sie die vorverarbeiteten Daten, um das KI-Modell zu trainieren. 6. Modellbewertung: Bewerten Sie die Leistung des trainierten Modells mithilfe von Validierungsdaten. 7. Modellbereitstellung: Wenden Sie das trainierte Modell an, um Vorhersagen über neue, unbekannte Daten zu treffen.
Datengetriebene Entscheidungsfindung
Verbesserte Genauigkeit bei Vorhersagen und Prognosen
Automatisierung komplexer Aufgaben
Erkennung versteckter Muster und Erkenntnisse
Personalisierung von Benutzererfahrungen